Genauigkeit der Testkampagnenergebnisse - Testgruppendimensionierung - Teil I

In einem kürzlich erschienenen Artikel [Testen - das effektivste Werkzeug für das Datenbankmarketing] haben wir die Bedeutung von Tests im Marketingkampagnenmanagement analysiert. Das Testen wird durchgeführt, indem ein Angebot an eine kleinere Gruppe von Kunden verbreitet wird, um die Effektivität des gesamten Ansatzes (Wertbeitrag, verwendete Nachricht, Timing, Zielgruppe) zu bewerten. Diese kleinere Gruppe ist eine Stichprobe, die verwendet wird, um das Verhalten einer größeren Gruppe vorherzusagen. Das Sampling führt bei jeder Messung immer zu Verzerrungen. Je größer die Probe ist, desto kleiner ist die eingeführte Vorspannung. Vorausgesetzt, dass: eine erwartete positive Antwortquote p beträgt 2% (der Prozentsatz der Kunden, die das Angebot annehmen - diese Schätzung kann ein Durchschnitt früherer ähnlicher Tests sein), eine erwartete Standardabweichung S 0,05% in Antwortquoten. Diese Schätzung kann aus früheren Tests abgeleitet werden: S kann berechnet werden, nachdem eine Kampagne auf einer Gruppe gegebener Größe ausgeführt wurde (tatsächlich ist die genaue Bezeichnung dafür "Standardfehler einer Proportion" in einer Binomialverteilung, die jedoch stark der Normalverteilung ähnelt ), Eine sehr einfache Formel zur Schätzung der Größe der benötigten Testgruppe ist die folgende: Gruppengröße = p * (1-p) / Quadrat (S), und ergibt einen Wert von 78.400. Sollte eine Sensitivitätsanalyse durch Veränderung der Eingabewerte durchgeführt werden, geben die Ergebnisse kein Gefühl für eine stabile Schätzung. Wenn beispielsweise die erwartete positive Ansprechrate p 1,5% und die erwartete Standardabweichung S 0,06% beträgt, sollte die Gruppengröße 41,042 betragen. Die Sensitivitätsanalyse hilft dabei, die Wichtigkeit der verwendeten Schätzungen zu erkennen. Eine relativ kleine Änderung führt zu einem großen Unterschied. Daher sollten Kampagnenmanager die Ergebnisse früherer Kampagnen analysieren, um eine gute Vorstellung vom erwarteten Bereich der p- und S-Werte zu erhalten. Frühere Ergebnisse tragen zur Anpassung zukünftiger Testgruppengrößen bei. Obwohl dies bei sich dynamisch ändernden Marktbedingungen und Angeboten kein sehr sicherer Ansatz ist, ist es viel besser als die Verwendung zufällig ausgewählter Gruppengrößen, was entweder zu ungenauen Ergebnissen oder Ressourcenverschwendung führen kann, wenn die Gruppengröße viel höher ist als benötigt. Abschließend sollte ein Unternehmen die Ergebnisse jeder Kampagne oder Testkampagne erfassen und analysieren, um Informationen zur Kampagnenverwaltung zu erstellen. Die Auswertung dieser Ergebnisse soll zur Optimierung zukünftiger Kampagnen beitragen. Copyright 2006 - Kostis Panayotakis Relevantes Material für Direktmarketing und Kampagnentests finden Sie unter [http://www.pleoforea.com]

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